数值变量医药数理统计的名词解释
1、计量资料（measurement data）：是用定量方法测量观察对象指标数值的大小所得到的资料。通常有单位。又称为数值变量资料。
2、计数资料（enumeration data）：通常先将研究对象按观察指标的性质和类别分类，然后清点个数得到的资料。又称分类变量资料。如患病未患病。
3、等级资料（ranked data,等级分组资料）：指研究资料既有计数资料的特性，又有半定量的性质，称等级（分组）资料，又称半定量资料。
4、同质（homogeneity）指观察单位研究指标的影响因素相同（即同质指研究指标的影响因素性质相同）。
5、变异（heterogeneity/variance）：指同质的个体之间的差异，来源于一些未加控制或无法控制的甚至不明原因的因素。
6、总体（population）：根据研究目的确定的同质观察单位的全体，即按研究目的确定的同质观察单位某项变量值的集合。
7、样本（sample）：从总体中随机抽取的有代表性的一部分观察单位组成样本（是某项指标的实测值组成样本）。
8、抽样(sampling):从总体中抽取部分个体的过程。
9、完全随机设计（completely random design）：指将受试对象随机分配到处理组、对照组中，或从不同总体中随机抽样进行研究。
10、配对设计（paired design）：指将受试对象按配对条件配成对子，称为配对样本。
11、●随机区组设计（randomized block design）：随机区组设计是配对设计的扩展。
●随机事件（random event）：是指随机现象的某个可能的观察结果或可能发生也可能不发生的事件。
12、误差（error）：泛指观测值与真实值之差，统计量与总体参数之差。
13、系统误差（system error）：观测值倾向性的偏大或偏小。影响准确性，须克服。
14、抽样误差(sampling error)：由抽样不同引起的样本均数（或其他统计量）与总体均数（或其他参数）之间的差异称作抽样误差；产生原因包括个体差异和抽样时只能抽取部分总体做样本；虽然不可避免，但可以用统计方法进行分析。
15、随机测量误差(random measurement error)：在收集原始资料过程中，即使仪器初始状态及标准试剂已经校正，但是，由于各种偶然因素的影响也会造成同一对象多次测定的结果不完全一致。
16、概率(probability)：反映某一随机事件发生的可能性大小的量，记为P。取值为0与1之间。
17、小概率事件：统计学上将P≤0、01或P≤0、05称为小概率事件，表示发生该类事件的可能性很小。
18、参数(parameter)：根据总体个体值计算出来的描述总体特征的指标。μ，未知。
19、统计量(statistic)：根据样本个体值计算出来的描述样本特征的指标。
20、平均数(average)是描述一组观察值集中位置或平均水平的统计指标。
21、医学参考值范围（reference value range）：是指正常人的解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物的含量等各种数据的波动范围，习惯上包含95%的参照总体的范围。
22、医学参考值（reference value）：是指包括绝大多数正常人的人体形态、机能和代谢产物等各种生理及生化指标常数。
23、标准误（standard error）：反应样本均数之间的变异的标准差，是反映抽样误差大小的指标。
24、参数估计（parameter estimation）：指由样本统计量估计总体参数，是同级推断的重要内容物之一。
25、可信区间（confidence interval，CI）：按预先给定的概率(1-α)结合样本均数和样本均数标准误所确定的包含未知总体均属的一个范围，该范围称为总体均数(1-α)的可信区间或置信区间。
26、区间估计（interval estimation）：指按预先给定的概率，计算出一个区间，使它能够包含未知的总体均数。
27、点估计（point estimation）：是指使用单一的数值直接作为总体参数的估计值。
28、假设检验（hypothesis test）：用来判断样本与样本，样本与总体的差别，是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
29、Ⅰ型错误（typeⅠerror）：当H0为真时，假设检验结论拒绝H0接受H1，这类错误称为Ⅰ型错误，又称为第一类错误或假阳性错误。
